WisFaq!

De digitale vraagbaak voor het wiskundeonderwijs

HOME

samengevat

\require{AMSmath}

Re: Bepalen tussengelegen waarde?

Dit is een reactie op vraag 52346

Dank je wel voor de snelle reactie.
Inderdaad is voor deze dataset een lineaire plot het beste.
Vanzelfsprekend plotten wij in Excel mooie grafieken.
Plaatjes zeggen meer dan 1000 woorden en getallen.

Nu kreeg ik van een slimme student meteen een nieuwe vraag erover heen.
"Wat nou als er wel fluctuaties zijn Onno?"
De stduent heeft van een andere data set maand gemiddelden gemaakt en wil zo te weten komen of er een seizoensinvloed is. Nou die is er zeker.

Vraag: nu is lineair niet meer geschikt? Hoe gaan we hier mee om in Excel? Hoe kunnen we bijv in Excel niet-lineaire regressie (curve fit) toepassen? Doel is om de kosten te kunnen voorspellen voor het eind van het jaar natuurlijk?
Dan kunnen de studenten een koppeling maken tussen getallen (wiskunde) en geld. Dat zal een manager aanspreken. Toch?

Maand Gemiddelde
1 4.5
2 4.8
3 6.6
4 10.4
5 14.7
6 18.0
7 20.0
8 20.8
9 18.1
10 13.9
11 9.5
12 5.9

Dank voor de hulp.
Onno K
Student universiteit - donderdag 4 oktober 2007

Antwoord

Beste Onno,

Ik ben geen statisticus. Dus als je de vraag nog iets moeilijker maakt dan zet ik hem terug in de pool. Dan zal iemand anders je verder moeten helpen.

Maar goed. In deze grafiek is een overduidelijke niet lineaire trend. Overigens is dat iets anders als een fluctuatie. Dat zijn ruis-achtige veranderingen die er altijd zijn (ook in de vorige plot). Je kunt hieraan nog niet zien of het een seizoensinvloed is omdat de grafiek maar over één jaar gaat.

Als je een plot van meerdere jaren hebt die een seizoensinvloed laat zien, dan zijn er wel wat eenvoudige manieren om die te analyseren. Om te beginnen kun je het gemiddelde van ieder jaar nemen en vervolgens daaraan de algemene trend bepalen (b.v. als die er wel lineair uitziet). Als je de algemene trend hebt kun je die van je gegevens aftrekken en vervolgens per maand middelen om ook de seizoensinvloed te krijgen. Eventueel kun je ook kijken of je die curve met een functie kunt fitten. B.v. een sinus.

Er zijn ongetwijfeld geavanceerdere manieren. Bovendien wordt het ook moeilijker als je wilt beoordelen of een lineaire trend + een seizoensschommeling wel genoeg is om je data te verklaren. Maar daarvoor
zul je dus iemand anders moeten hebben.

Groet. Oscar.

Vragen naar aanleiding van dit antwoord? Klik rechts..!
donderdag 4 oktober 2007